60% часу з AI.
10% прискорення
Ви використовуєте AI 60% робочого часу. Але реальний speed-up — десь близько 10%
Виправляєте AI на тих самих помилках втретє.
Ви знову й знову нагадуєте йому про style guide, conventions, "не чіпай auth модуль". Кожна сесія — заново.
PR від AI працює, але щось не так
Тести проходять. 100% coverage. Можливо навіть фіча працює, але код виглядає як AI згенерований, не слідує код стайлю команди та має багато дублювання.
Не виходить реалізувати ваш ідеальний AI workflow
Всі в команді використовують АІ хто як може. Немає певних стандартів та уявлення про ефективні практики застосування АІ у розробці продуктів.
Промпти проти систем
Ринок розділився на тих хто пише промпти і тих хто проєктує АІ системи для розробки
Karpathy перейшов від 20% agent coding (Nov 2025) до 80% (Jan 2026)
Cursor публічно визнає, що 35% власних merged PR — від Background Agents.
Stripe мігрував Scala→Java за 4 дні через slice-then-dispatch.
Anthropic Code Review зріс із 16% до 54% PR з substantive comments — після впровадження planning discipline.
До навчання vs Після
Ви будуєте власну інженерну систему, де AI-агенти — члени команди з ролями, обмеженнями та чіткою комунікацією
До навчання:
Промпт → AI генерує код → 40 хв review → rework
Виправляєте AI на одній помилці втретє
"AI зробив, мабуть, правильно" + 100% coverage
Міграція з однієї бібліотеки на іншу (близько 50 файлів) за місяць
"AI = швидше" як єдиний момент чому нам потрібен АІ
Після навчання:
5 агентів паралельно, або послідовно -> Code reviewer + security check на CI
Записуєте Skill — AI дотримується автоматично, для всієї команди
Hooks блокують поганий код, plan-verifier блокує merge, evals ловлять regression
Worktree fan-out -> Worktrees, паралельні агенти, controlled merge - та ж міграція за тиждень
Прозоре та зрозуміле контролювання бюджету по кожному створенню фічі за допомогою АІ. Розуміння контекст менеджменту та як він впливає на бюджет.
В основі програми 4-pillar harness framework - новий industry-standard
SKILLS
SUBAGENTS
MCP
HOOKS
ТИЖДЕНЬ 01
System Design
L01
Harness: 4 компоненти + 5-фазний workflow
perception-gap аудит · CLAUDE.md v1 · surface map
L02
Skills Layer: постійні інструкції між сесіями
3+ Skills · CLAUDE.md ≤200 рядків · /spec /plan /commit
ТИЖДЕНЬ 02
Agent Topology
L03
Ізоляція контексту: Hub-and-Spoke vs Peer Mesh
5 subagents · dispatch matrix · cost-per-topology звіт
L04
MCP інтеграція: зовнішні сервіси за єдиним протоколом
custom MCP server ~50 рядків · token budget аудит · hybrid Skill+MCP
ТИЖДЕНЬ 03
CI Pipeline
L05
Spec-Driven Development: spec → plan → implement → verify
spec.md + plan.md · feature за $17.42 · retro-spec
L06
Quality Gates: hooks → TDD → plan-verifier → evals
3 hooks · plan-verifier у CI · 20-trace eval · mutation report
ТИЖДЕНЬ 04
Масштаб + Production
L07
Паралельний fan-out: worktree × 3 агенти + migration playbook
working migration · fan-out log · cost delta звіт
L08
Plugin packaging + CI agents + 30-day rollout
FINAL BUNDLE: harness plugin · CI agent · deployed DevDigest v1
4 тижні. 8 занять. 6 артефактів
ARTIFACT · 01
Deployed Product — DevDigest
Повноцінний web-app: GitHub OAuth, збір PR/issues/commits за тиждень, LLM-generated summary через Anthropic API, доставка в Slack або email. Deployed на Vercel + Railway.
Proof-of-skill у портфоліо і на співбесіді
ARTIFACT · 02
Distributable Harness Plugin
Skills + Subagents + MCP + Hooks + Commands + CLAUDE.md template — упаковані в один artifact. Ставиться на чужу машину однією командою через private marketplace.
Tech Lead роздає команді з понеділка
ARTIFACT · 03
Plan-Verifier у GitHub Actions
Блокує merge, якщо implementation не відповідає spec. Completeness %. File:line issues. Реальна quality gate — не checklist у Notion.
Review cycles до 1–2 ітерацій
ARTIFACT · 04
20-Trace Eval Pipeline
Для LLM-powered features: збираємо 20 трейсів → кластеризуємо за типами помилок → binary judge (pass/fail) → CI як індикатор деградації між PR. Husain & Shankar Jan 2026 methodology.
Regression detection до production
ARTIFACT · 05
Cost Engineering Audit
Model routing (Haiku / Sonnet / Opus), prompt caching, batch API. Референс: $17.42 за повний feature (задокументована практика). Де 30%+ зайвих витрат у вашому workflow.
Знаєш точно скільки коштує кожна фіча — і де скоротити 30%+ без втрати якості
ARTIFACT · 06
30-Day Rollout Doc
Готовий план для команди з понеділка. 10 measurable metrics: time-to-PR, CI pass rate, rework rate, cost per task, cache hit ratio, model routing distribution.
Tech Lead-ready, можна показати VP Engineering
Автор та викладач
Іван Лапа
Senior UI Engineer
Senior Software Enginee
Team Lead, Senior UI Developer
Team Lead, Senior Front-end Developer
Front-end Developer
Front-end Developer
Але цей практичний спринт не для всіх
Підходить
Middle developer, який самостійно бере фічі та проходить PR review
Senior developer, що хоче побудувати AI-workflow який новий член команди відтворює за один артефакт
Tech Lead, який обирає інструменти та процеси для команди
Інженер з 1+ місяцем досвіду з Cursor / Claude Code / Copilot
Той, хто пише тести, має CI/CD, знайомий з Git workflows
Не підходить
Junior без досвіду з PR, тестами, CI/CD
Той, хто очікує «AI напише за мене» без specs і verification
No-code аудиторія
Той, хто шукає overview-презентацію — це hands-on intensive з 5–7 год/тиждень take-home
Вартість 4-тижневого Production AI Harness Sprint
БОНУС:
Залік у магістратуру Neoversity (EQF7, EU диплом)
спеціальна вартість для випускників курсу
Старт потоку: 15.06
Доступно зараз
Стандартна
€770
Місця
25 / 25
Early bird завершився
Все, що ви хотіли знати про Neoversity
Neoversity — це перший в Україні AI-driven онлайн IT-університет з міжнародною акредитацією.
Програми університету готують фахівців, здатних створювати й упроваджувати власні стартап-проєкти
Програми університету готують фахівців, здатних створювати й упроваджувати власні стартап-проєкти
1500+
студентів навчаються на на бакалаврських та магістерських програмах за 2024-2025 роки
76%
студентів магістратури працюють на Middle, Senior чи Lead-позиціях у Google, Meta, Microsoft, EPAM, SoftServe, N-iX, Ciklum і засновують власні стартапи.
Резидент
Diia.City
Кращий EdTech 2024
Next
250
За підтримки інвестицій
Вчіться у тих, хто сьогодні створює AI-майбутнє
Компанії, де працюють ваші майбутні одногрупники
Зазвичай питають перед стартом навчання
У мене зараз багато проєктів. Чи реально вкластись у 4 тижні?
Час на курс: ~3 год live + 5–7 год take-home на тиждень. Заняття 06 і 08 — найважчі (6 год). Усе take-home робиться на capstone DevDigest, який потім працює як портфоліо. Якщо ви зараз шипите фічі через AI без harness — ви вже витрачаєте більше часу на rework, ніж витратите на курс.
Я не впевнений, що дотягую до Mid/Senior. Чи варто йти?
Якщо ви самостійно берете фічі, проходите PR review та маєте досвід з CI/CD — ви готові. Якщо ви ще не пишете тести або не робили PR — спочатку базові курси, потім сюди. Ми не робимо знижку на рівень: програма повноцінно Mid/Senior, і ціль — щоб після курсу ви були не "ще один dev з AI", а той, хто веде команду в нову епоху.
Я вже використовую Cursor / Claude Code щодня. Що нового я тут отримаю?
Ви, ймовірно, вже у топ-30% інженерів. Курс не вчить "як натиснути Tab". Він вчить проєктувати систему: 4-pillar harness, 5-phase workflow, Hub-vs-Mesh decision criteria, plan-verifier у CI, 20-trace evals, cost engineering. Це інженерія процесу, не використання інструменту.
AI-курси зазвичай застарівають за місяць. Чи цей теж?
Конкретні фічі інструментів — так, оновлюються щомісяця. Тому ми вчимо stable framework: 4-pillar harness, 5-phase workflow, SDD discipline, verification у CI, eval-driven development. Це залишається robust протягом 2026 і далі. Конкретні версії tools — plug-in контент, який оновлюємо між запусками.
Скільки коштує курс і чи можна оплатити через компанію?
770 дол за студента (одна дисципліна). Можна оплатити через компанію — даємо рахунок та опис програми. Для команд від 5 людей — пропозиція через сейлз. API budget (~$50 на Anthropic + OpenAI) і Cursor / Claude Code Pro — окремо, але часто покривається роботодавцем.
Що якщо я не встигну виконати take-home?
Усі live-сесії записуються. Take-home — на ваше темпо. Капстон оцінюється по rubric, не по deadline. Але важливо: цінність курсу — у виконанні, не в матеріалах. Якщо ви не зробите hands-on labs — ви забудете 80% за тиждень. Це normal для будь-якого hands-on курсу.
Чи можна на власному production проєкті замість DevDigest?
Так, з дозволу роботодавця. Capstone оцінюється по rubric (15 пунктів). Ви робите ті ж 8 milestones на власному repo. ~30–40% когорти зазвичай обирає альтернативний трек. Виграш: ROI з курсу видно вже на третьому тижні — ваша команда бачить результат.
Безкоштовно при записі на консультацію
2-годинний практикум
«Нова роль розробника в епоху Agent Teams та Spec-Driven Development»
Іван Лапа
UI Engineer L5 у Netflix
Парадокс продуктивності — реальні дані
Чому 84% використовують AI але лише 29% довіряють. METR: відчуваєш +20%, по факту -19%
Live демо: мульти-агентна фіча за 5 кроків
Від spec до merge-ready PR. Вартість демо: $17.42 за повний feature (12.4M токенів)
Agent Teams: як не масштабувати хаос
5 сигналів що команда не готова + що побудувати першим
Є питання про курс?
Запишись на консультацію — розберемо твій стек, рівень і чи підходить курс саме тобі та отримай практикум одразу після заповнення форми.
30 хв • безкоштовно
Практикум — одразу після запису
Ваш шлях в AI Agentic Engineering починається тут
Залишайте заявку щоб зайняти місце за спеціальними умовами або отримати консультацію
Іван Лапа
UI Engineer L5 у Netflix
11+ років у сфері
11+ років у сфері
8 занять, 6 production-ready артефактів — від deployed product до plan-verifier у CI
Deployed product під час навчання який можна показати на співбесіді
Все щоб запустити AI Engineering workflow на реальному проєкті наступного понеділка
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.